NumPy 教程 之 NumPy 统计函数 9

简介: NumPy提供了多种统计函数,如计算数组中的最小值、最大值、百分位数、标准差及方差等。其中,标准差是一种衡量数据平均值分散程度的指标,它是方差的算术平方根。例如,对于数组[1,2,3,4],其标准差可通过计算各值与均值2.5的差的平方的平均数的平方根得出,结果为1.1180339887498949。示例代码如下:```pythonimport numpy as np print(np.std([1,2,3,4]))```运行输出即为:1.1180339887498949。

NumPy 教程 之 NumPy 统计函数 9

NumPy 统计函数

NumPy 提供了很多统计函数,用于从数组中查找最小元素,最大元素,百分位标准差和方差等。

标准差

标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。

标准差是方差的算术平方根。

标准差公式如下:

std = sqrt(mean((x - x.mean())**2))

如果数组是 [1,2,3,4],则其平均值为 2.5。 因此,差的平方是 [2.25,0.25,0.25,2.25],并且再求其平均值的平方根除以 4,即 sqrt(5/4) ,结果为 1.1180339887498949。

实例

import numpy as np

print (np.std([1,2,3,4]))

输出结果为:

1.1180339887498949

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